ChatGPT vagy Claude Cowork? Két AI, két munkastílus a DX Labz-nál

Ha valaki ma azt kérdezné tőlünk, ChatGPT vagy Claude Cowork a jobb választás munkára, valószínűleg csalódást okoznánk a válasszal:

attól függ, mit akarunk csinálni.

A DX Labz-nál jelenleg a napi AI-használatunk túlnyomó része két rendszer között oszlik meg: ChatGPT és Claude, azon belül is egyre gyakrabban a Claude Cowork.

Nem azért használjuk mindkettőt, mert ugyanazt akarjuk kétszer megcsinálni.

Hanem azért, mert a gyakorlatban más típusú munkánál szeretjük őket használni.

Van, amikor gyorsan ötletelni, szöveget finomítani vagy vizuális irányokon dolgozni szeretnénk.

És van, amikor kutatni, technikai problémát megoldani, sok fájlt feldolgozni vagy egyszerűen azt mondani:

„Itt van minden, dolgozd végig.”

Ez a cikk nem laboratóriumi benchmark, és nem is szeretnénk kihirdetni, hogy egyik rendszer általánosságban „jobb” a másiknál.

A modellek gyorsan változnak, új funkciók jelennek meg, és ami egy adott feladatnál ma előny, fél év múlva könnyen megfordulhat.

Ez egyszerűen az, amit a saját napi munkánkban jelenleg tapasztalunk.

ChatGPT vagy Claude Cowork? Először egy fontos pontosítás

A „ChatGPT vagy Claude Cowork?” kérdés önmagában egy kicsit csalóka.

A ChatGPT egy komplett munkakörnyezet, amelyben van hagyományos Chat, webes keresés, Deep Research, Projects, képgenerálás, különböző csatlakoztatható alkalmazások, technikai munkára Codex és ChatGPT Work is.

A Claude Cowork pedig a Claude olyan munkamódja, amelyet kifejezetten hosszabb, több lépésből álló feladatok delegálására terveztek.

Az Anthropic úgy építette fel, hogy a Cowork hozzáférhessen egy kijelölt munkamappához, dokumentumokhoz, böngészőhöz, connectorokhoz és más eszközökhöz, majd ezek segítségével egy komplett munkafolyamatot végigvigyen. (anthropic.com)

A ChatGPT-ben ennek ma már leginkább a Work felel meg. Az OpenAI ezt szintén hosszabb, összetettebb feladatokra, fájlokkal és kapcsolt alkalmazásokkal végzett munkára, illetve kész dokumentumok, táblázatok, prezentációk és riportok létrehozására pozicionálja. (openai.com)

Vagyis egyre kevésbé két chatbotot hasonlítunk össze.

Inkább két AI-munkakörnyezetet.

Ha gyorsan ötletelni és iterálni akarunk: ChatGPT

Ha az a kérdés, ChatGPT vagy Claude Cowork kell-e gyors, interaktív munkára, nálunk gyakran a ChatGPT az első választás.

Például:

• egy kampány új kommunikációs iránya,
• headline-variációk,
• egy ügyfélnek küldendő levél,
• landing oldal szövegének finomítása,
• egy vizuális koncepció,
• egy social poszt,
• vagy egy olyan marketinges ötlet, amit több körben szeretnénk együtt formálni.

Ebben a fajta oda-vissza munkában nálunk kifejezetten kényelmes.

1. Felvetünk egy irányt.
2. Kapunk egy változatot.
3. Pontosítunk.
4. Átírjuk.
5. Megnézünk egy másik nézőpontot.
6. Majd addig iterálunk, amíg tényleg használható nem lesz.

Ez saját workflow-preferencia, nem olyan technikai állítás, hogy a ChatGPT általánosságban „jobb az ötletelésben”.

Egyszerűen nálunk sokszor ez az első választás, amikor gyors gondolkodásra és sok rövid iterációra van szükség.

Kutatásnál viszont nálunk egyértelműen Claude az első

Ha viszont komoly kutatásról van szó, a ChatGPT vagy Claude Cowork kérdésre nálunk jelenleg szinte mindig Claude a válasz.

Ez lehet:

• szakmai cikk háttérkutatása,
• technikai dokumentáció feltérképezése,
• több forrás összevetése,
• egy szolgáltatás vagy platform aktuális működésének ellenőrzése,
• hosszabb specifikáció megértése,
• vagy egyszerűen egy olyan téma, ahol nem szeretnénk egyetlen gyors válaszra hagyatkozni.

A Claude Research több egymásra épülő keresést tud végrehajtani, menet közben tovább bontva a problémát, és webes források mellett csatlakoztatott információforrásokat is használhat. (support.anthropic.com)

Nálunk ebben a munkamódban jelenleg nagyon jól működik.

Nem egyszerűen azt kérjük tőle, hogy:

„Mi a válasz?”

Hanem inkább azt, hogy:

„Nézd végig a releváns forrásokat, találd meg az ellentmondásokat, és mutasd meg, mire alapozható biztonsággal egy következtetés.”

Ez különösen fontos szakmai blogoknál vagy technikai kérdéseknél.

A ChatGPT Deep Research szintén erős eszköz, és alkalomadtán használjuk is, főleg második nézőpontként vagy egy adott állítás újraellenőrzésére. (help.openai.com)

De a napi munkánkban kutatásra jelenleg túlnyomórészt Claude-ot használunk.

Amikor azt szeretnénk mondani, hogy „itt a mappa, csináld meg”: Cowork

A ChatGPT vagy Claude Cowork közötti különbség akkor válik igazán érdekessé, amikor már nem egyszerűen beszélgetni szeretnénk az AI-jal, hanem egy nagyobb feladatot adnánk át neki.

A Coworkot kevésbé úgy használjuk, mint egy chatbotot, amelynek egymás után kérdéseket teszünk fel.

Sokkal inkább úgy, mint egy munkafelületet, ahol átadunk egy nagyobb feladatot.

Például:

• itt van egy mappa sok dokumentummal,
• nézd át őket,
• rendszerezd az információkat,
• készíts belőlük egy új struktúrát,
• módosíts több fájlt,
• és állítsd elő a végleges eredményt.

Az Anthropic maga is ezt a különbséget hangsúlyozza a Chat és Cowork között: a Coworkot több lépéses, különböző fájlokat és eszközöket érintő, elejétől végéig delegálható munkára tervezték. (anthropic.com)

Ez nálunk különösen akkor hasznos, amikor sok anyagból kell egy végső, rendezett outputot előállítani.

Sok fájl és nagy mennyiségű kontextus: a mi választásunk a Claude

Ez az a terület, ahol saját tapasztalatunk alapján szinte automatikusan Claude felé fordulunk.

• Hosszú specifikációk.
• Sok dokumentum.
• Nagy szöveghalmaz.
• Egy komplett munkamappa.
• Sok egymással összefüggő fájl.

Technikailag is van ennek alapja: a jelenlegi Claude Opus 4.6 bizonyos környezetekben akár 1 millió tokenes context windowt kínál, és az Anthropic kifejezetten hosszabb agentic feladatokra, nagy codebase-ekre, dokumentumokra, táblázatokra és prezentációkra is pozicionálja. (anthropic.com)

De itt is fontos egy félreértést elkerülni.

Nagyobb kontextusablak nem egyenlő automatikusan jobb eredménnyel.

Ha rengeteg irreleváns anyagot adunk egy modellnek, attól nem feltétlenül lesz jobb a válasz.

A jó kontextus továbbra is fontosabb, mint a sok kontextus.

Szövegírás: itt nem hirdetünk győztest

Ezt sok helyen nagyon szeretik leegyszerűsíteni.

„Claude jobban ír.”

„ChatGPT jobb marketingcopyban.”

Szövegírásnál mi a ChatGPT vagy Claude Cowork kérdést sem látjuk ennyire fekete-fehéren.

Van, hogy Claude ad elsőre természetesebb vagy koherensebb hosszú szöveget.

Máskor a ChatGPT változata közelebb áll ahhoz, amit szeretnénk.

Magyar nyelven pedig különösen sokat számít:

• milyen instrukciót kap,
• mennyi előzetes márkakontextust adunk,
• milyen típusú szöveget ír,
• és melyik aktuális modellt használjuk.

Mi ezért nem úgy dolgozunk, hogy:

„blog = Claude, social = ChatGPT”.

Megnézzük az outputot.

Ha jó, használjuk.

Ha nem, javítjuk vagy kipróbáljuk a másikat.

A végleges szakmai szöveget pedig egyik rendszerből sem publikálnánk automatikusan emberi ellenőrzés nélkül.

WordPress, kód és technikai hibakeresés: legtöbbször itt is a Claude-ot nyitjuk meg

Ez egy másik terület, ahol a napi használatunkban jelenleg Claude van előnyben.

• WordPress-hibák.
• PHP snippetek.
• JavaScript.
• WooCommerce.
• Pluginintegrációk.
• API-k.
• Komplexebb logikai problémák.
• Hosszabb kódrészletek.
• Több fájl közötti összefüggések.

Ezeknél az esetek túlnyomó részében Claude-hoz nyúlunk először.

Főleg azért szeretjük, mert jól működik akkor, amikor nem csak egy kódrészletet kell „megjavítani”, hanem előbb meg kell érteni a teljes logikát:

• mi történik,
• milyen rendszer mit triggerel,
• hol lehet a hiba,
• és milyen mellékhatással járhat egy módosítás.

A jelenlegi Claude modelleket az Anthropic kifejezetten agentic coding, code review, debugging és nagyobb codebase-ek kezelésére is fejleszti. (anthropic.com)

A ChatGPT-t ettől függetlenül itt is használjuk.

Kisebb hibáknál, egy gyors második véleménynél vagy amikor egy problémát már eleve ChatGPT-ben kezdtünk el végigvinni, teljesen jól használható, és a Codex külön fejlesztői munkakörnyezetet is biztosít repositorykkal és kódfuttatással. (help.openai.com)

De ha ma meg kellene mondanunk, melyiket használjuk többet WP-, kód- és technikai hibakeresésre, nálunk egyértelműen Claude lenne a válasz.

Képek és vizuális munka: felkészül a ChatGPT

Itt jelenleg jóval egyértelműbb a saját használati szokásunk.

Ha:

• hirdetési kreatívot,
• blogképet,
• vizuális koncepciót,
• fotómódosítást,
• látványtervet,
• vagy gyors grafikai ötletet szeretnénk,

nálunk jellemzően ChatGPT kerül elő.

Egyszerű oka van: a képi workflow ugyanabban a környezetben érhető el, ahol az ötletelés, a szöveg és a projekt többi része is történik.

Ez nálunk komoly kényelmi előny.

Komplett munkacsomagoknál már közelebb van egymáshoz a két rendszer

Korábban a Cowork egyik legegyértelműbb előnye az volt, hogy sokkal inkább lehetett neki komplett munkát delegálni, nem csak beszélgetni vele.

Komplett munkacsomagoknál a ChatGPT vagy Claude Cowork közötti különbség ma már jóval kisebb.

A ChatGPT Work szintén képes hosszabb, több lépéses munkára, csatlakoztatott alkalmazásokból és fájlokból dolgozni, illetve kész dokumentumokat, táblázatokat, prezentációkat és riportokat előállítani. (openai.com)

Ennek ellenére a saját munkánkban nagyobb fájlcsomagok és hosszabb delegált workflow-k esetén jelenleg még gyakrabban Coworkot választunk.

De ez tipikusan az a kategória, ahol gyorsan változhatnak az erőviszonyok.

Akkor melyiket mire használjuk?

A jelenlegi DX Labz workflow nagyjából így néz ki:

Ez nem univerzális benchmark. Ez egyszerűen a DX Labz jelenlegi munkamódszere.

És valószínűleg változni is fog.

Néha ugyanarra a feladatra mindkettőt használjuk

Attól, hogy egy területre nálunk van elsődleges eszköz, még nem jelenti azt, hogy kizárólag azt használjuk.

Egy fontos stratégiai anyagnál, komplex technikai problémánál vagy különösen nagy értékű outputnál előfordul, hogy az egyik rendszer eredményét a másikkal is ellenőrizzük.

Például Claude elkészíti a kutatást.

ChatGPT-vel megnézzük, van-e benne vakfolt.

Vagy Claude javasol egy technikai megoldást.

ChatGPT-től kérünk egy második megközelítést.

Nem azért, mert két AI együtt automatikusan igazat mond.

Hanem mert egy eltérő nézőpont gyakran felszínre hoz olyan kérdést, amit az első válasznál nem vettünk észre.

Ez különösen hasznos azért, mert az AI egyik legnagyobb veszélye továbbra is az, hogy egy rossz válasz is tud nagyon meggyőzően hangzani.

Nem biztos, hogy az „okosabb modell” a jobb munkaeszköz

Az AI-modellek összehasonlításánál óriási figyelmet kapnak a benchmarkok.

• Melyik ért el jobb eredményt reasoningben?
• Melyik tud jobban kódolni?
• Melyiknek nagyobb a context window-ja?

Ezek érdekes és hasznos adatok.

A napi munkában azonban bennünket végül valami más érdekel:

melyikkel készül el jobb minőségben az adott feladat, kevesebb manuális munkával?

Lehet egy modell papíron jobb egy benchmarkban, ha közben a másik jobban illeszkedik a meglévő workflow-nkba.

Lehet hatalmas context window-ja, ha nekünk éppen csak tíz headline-ra van szükségünk.

Lehet erősebb valamely matematikai teszten, ha mi egy WordPress pluginek közötti konfliktust próbálunk felderíteni.

A modell képessége fontos.

De a munkakörnyezet és a konkrét feladat legalább ennyire az.

Miért használunk jelenleg mindkettőt?

Számunkra ezért a ChatGPT vagy Claude Cowork kérdésre sincs minden helyzetben ugyanaz a válasz: nem látjuk értelmét annak, hogy mesterségesen választanunk kellene.

Nálunk jelenleg a Claude sokszor az a hely, ahol:

• kutatunk,
• technikai problémát elemzünk,
• kódot vizsgálunk,
• nagy dokumentumhalmazzal dolgozunk,
• vagy hosszabb munkacsomagot adunk át Coworkban.

A ChatGPT pedig nagyon gyakran ott kerül elő, ahol:

• ötletelünk,
• marketingkommunikációt iterálunk,
• szövegváltozatokat készítünk,
• képekkel és vizuális koncepciókkal dolgozunk,
• vagy egyszerűen gyors, interaktív oda-vissza munkára van szükségünk.

De egyik sem kizárólagos.

És ez szerintünk fontos.

Nem akarunk „ChatGPT-cég” vagy „Claude-cég” lenni.

A modellek változnak.

A funkciók változnak.

A ma erősebb platform holnap könnyen elveszíthet egy adott előnyt.

Ezért sokkal stabilabb megközelítés, ha maga a munkafolyamat a fontos, az AI-modell pedig cserélhető elem marad benne.

Mi sem azért használjuk a ChatGPT-t vagy a Claude-ot, mert hűségesek szeretnénk lenni valamelyik AI-platformhoz.

Hanem azért, mert egy adott munkánál az egyik vagy a másik éppen jobb eszköz számunkra.

Nem az érdekel bennünket, melyik AI nyer egy összehasonlító tesztet. Hanem az, hogy melyikkel készül el jobb minőségben a munka.

És jelenleg nálunk erre a válasz:

kutatásra és technikai munkára leggyakrabban Claude, gyors kreatív és vizuális munkára sokszor ChatGPT – és elég gyakran mindkettő ott van ugyanabban a projektben.

Hogyan illesztheted be az AI-t a működésedbe?

Ha szeretnéd megtalálni azokat a pontokat, ahol az AI valóban értéket tud teremteni a vállalkozásodban, kérj szakértői konzultációt, és nézzük meg együtt a lehetőségeket.